一种自动化立体仓库的托盘检测和匹配系统及方法与流程

1.本发明涉及自动化仓储领域，具体涉及一种自动化立体仓库的托盘检测和匹配系统及方法。


背景技术：

2.自动化立体仓库的使用过程中，必然涉及到整托盘货物和零散货物的出入库管理，特别是对于零备件库等需要频繁进行零散货物出入库，对货位上的托盘实际载货情况实行有效的管理，是优化和提高整个仓库调度和使用效率的重要条件。
3.对于具有标准尺寸的货物，通过自动码垛设备和条码读取绑定等方法，系统可以较好的对每一个托盘上装载的货物堆叠情况进行收集和保存，从而实现较好的托盘载货能力管理。在货物具有非标尺寸、不同规格货物混装、人工装卸托盘货物等情况下，调度系统能够对每个托盘上的货物数量、类别等进行记录，但是对于具体的装载堆叠情况难以进行很好的管理，主要依靠人工、入库外检或外形检测设备等手段测量长宽高等尺寸，从而判断该托盘是否满盘，是否具备入库条件等。
4.当有新的零散货物需要入库时，难以根据待入库的货物和仓库中实际储存情况精确给出可以追加货物的托盘，而是采用粗略判断或直接使用新托盘的方式实现货物入库，从而造成各货位的使用效率降低，需要更多的冗余货位设计等缺点。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于：针对上述存在的问题，提供一种自动化立体仓库的托盘检测和匹配系统及方法，在有货托盘入库时进行该托盘的货物装载能力检测，将检测结果与托盘绑定并保存；当有新的零散货物需要入库时，根据新货物的尺寸，在系统内检索并匹配能够追加该货物的托盘，将该托盘送出，实现精确地货物追加，从而提高单个货位的使用效率，减少冗余货位需求。
6.本发明的技术方案如下：
7.本发明一种自动化立体仓库的托盘检测和匹配系统，包括托盘装载能力检测终端、入库货物扫描终端和数据处理模块；所述托盘装载能力检测终端，用于检测入库或在库托盘上的货物装载情况；所述入库货物扫描终端，用于检测入库货物的体积；所述数据处理模块，用于接收和处理托盘装载能力检测终端和入库货物扫描终端发送的数据，匹配满足入库货物装载的托盘。
8.作为优选，所述托盘装载能力检测终端安装在托盘入库站台或自动化立体仓库内，至少设置有一个；所述入库货物扫描终端安装在待入库货物扫描站台；所述数据处理模块包括数据管理服务器或外部系统；所述外部系统为自动化立体仓库中管理系统，包括调度系统或电控系统。
9.作为优选，所述托盘装载能力检测终端包括3d传感器一、托盘id模块、控制模块一和电源一；所述3d传感器一，用于获取托盘检测区域的深度或点云数据；所述托盘id模块，
用于获取托盘身份信息；所述控制模块一，用于将深度或点云数据处理并生成网格化托盘装载能力数据，同时提供数据接口；所述电源一，用于托盘装载能力检测终端电源转换及供应。
10.作为优选，还包括io模块一、指示灯一和光电开关一；所述io模块一，用于触发信号输入，以及与外部设备的输入输出信号连接；所述指示灯一，用于指示终端工作状态；所述光电开关一，用于3d传感器数据采集同步，当托盘通过检测区域时，光电开关动作，通过io模块触发控制模块一采集3d传感器数据。
11.作为优选，所述3d传感器一包括3d相机或激光轮廓扫描器；所述托盘id模块通过id读取器读取，或者通过数据接口从外部系统或数据管理服务器接收托盘的身份id；所述id读取器包括读码器和rfid读取器。
12.作为优选，所述数据处理模块安装在中控室或现场，或者集成在外部系统中；所述数据处理模块，用于接收入库站台号及托盘身份id，并发送到相应托盘装载能力检测终端；接收网格化托盘装载能力数据，并将数据保存至数据库；接收入库货物扫描终端发送的网格化货物模型数据，在数据库中进行检索匹配，找到能够追加该货物的托盘编号，发送给外部系统。
13.作为优选，所述入库货物扫描终端包括3d传感器二、货物id读取器、控制模块二；所述3d传感器二，用于获取入库货物检测区域的深度或点云数据；所述货物id读取器，用于读取货物的身份id；所述控制模块二，用于将深度或点云数据处理并生成网格化货物模型数据，同时提供数据接口。
14.本发明一种自动化立体仓库的托盘检测和匹配方法，包括以下步骤：
15.步骤一:将托盘进入托盘检测区域，获取并绑定托盘身份id；检测托盘上的货物装载情况，生成网格化托盘装载能力数据，并保存；
16.步骤二：在网格化托盘装载能力数据生成中，判断货物是否超宽或超高；若超宽或超高，发出警报；
17.步骤三：检测待入库货物外形，根据网格参数生成网格化货物模型数据，将网格化货物模型数据与货物id进行绑定；
18.步骤四：将获得的网格化货物模型数据与保存的网格化托盘装载能力数据逐一进行滑动叠加；若成功叠加，进一步判断叠加后托盘上的货物是否超宽或超高；若不超宽或超高，则匹配检索成功；
19.步骤五：若匹配检索成功，控制对应的托盘进行货物追加入库；若匹配检索失败，启用新托盘。
20.作为优选，所述生成网格化托盘装载能力数据的方法：将采集的托盘检测区域的深度或点云数据，转换为检测区域的深度图像，再通过深度图像处理算法获取仅包含托盘和货物部分的深度区域；将截取到的区域按设定的网格参数划分成m*n的网格区域，计算每个网格区域的深度最大值，通过安装时的标定数据将每个网格深度值以托盘上表面所在平面进行标准化，从而得到网格化托盘装载能力数据。
21.作为优选，所述生成网格化货物模型数据的方法：将采集的货物检测区域的深度或点云数据，转换为检测区域的深度图像，再通过深度图像处理算法获取仅包含货物部分的深度区域，将截取到的区域按设定的网格参数划分成若干个区域，计算每个区域的深度
最大值，从而得到网格化货物模型数据。
22.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
23.1、本发明在有货托盘入库时即可完成该托盘的货物装载能力检测和保存，为货物匹配需要的托盘装载空间提供选择的数据库，方便自动进行匹配。
24.2、本发明网格化表示托盘货物装载情况和待入库货物情况，操作人员可以直观的查看和评估托盘装载能力，并且便于新货物入库时系统快速检索和匹配货位追加。
25.3、本发明当新货物需要入库时，可以根据货物情况，通过查询得到能够追加该货物的托盘，从而实现精确出库并进行货物追加，提高了货位的使用效率，降低冗余货位需求。
26.4、本发明可以独立于现有的控制及调度系统，通过数据接口与外部系统连接，供外部系统进行查询和检索，给出匹配结果，便于安装部署和现有系统的升级。
附图说明
27.本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
28.图1为本发明一种自动化立体仓库的托盘检测和匹配系统结构示意图。
29.图2为实施例中托盘装载能力检测终端的结构示意图。
30.图3为实施例中的网格化托盘装载能力数据示意图。
31.图4为实施例中入库货物扫描终端的结构示意图。
32.图5为实施例中的网格化货物模型数据示意图。
33.图6为实施例中的数据管理服务器的结构示意图。
34.图7为实施例中的数据管理服务器进行检索匹配示意图。
35.图8为实施例中托盘入库流程图。
36.图9为实施例中货物入库流程图。
具体实施方式
37.本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
38.本说明书(包括任何附加权利要求、摘要)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
39.下面结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。
40.如图1所示，本发明公开了一种自动化立体仓库的托盘检测和匹配系统，包括一个或多个托盘装载能力检测终端、一个入库货物扫描终端和一个数据管理服务器。托盘装载能力检测终端和入库货物扫描终端均与数据管理服务器相连；托盘装载能力检测终端将检测数据发送到数据管理服务器；入库货物扫描终端将检测数据通过数据接口发送到外数据管理服务器；数据管理服务器进行检索匹配。
41.在一个实施例中，使用1200*1000*150mm标准托盘，网格参数为200*200mm，即托盘划分为6*5网格。
42.如图2所示，托盘装载能力检测终端由3d传感器、id读取器、控制模块、电源、io模
块、指示灯和光电开关组成。托盘装载能力检测终端安装在自动化立体仓库中的每个入库站台处，主要完成以下功能：当托盘经过检测终端时，检测入库托盘上的货物装载情况，生成网格化检测数据，将检测数据与托盘id进行绑定，发送至数据管理服务器。其中托盘id可以通过自身配置的读取器读取，如rfid读码器、条码读码器等，也可以通过数据接口接收从外部系统或者数据管理服务器发送的托盘身份id。
43.在实施例中，托盘装载能力检测终端安装时，以托盘上表面所在平面为基准对3d传感器进行校准和标定。托盘装载能力检测终端中的3d传感器采用基于双目立体视觉原理的3d相机，采用usb3.0接口与控制模块相连接；但不局限于3d相机，激光轮廓扫描器等可以获取三维数据的传感器也可以，用于获取检测区域的深度或点云数据。控制模块采用基于arm的嵌入式控制器模组实现，外部数据接口通过以太网实现，用于深度或点云数据处理并生成网格化托盘装载能力数据，同时提供数据接口。托盘装载能力检测终端中的io模块具有4路输入和4路输出，通过rs485接口与控制模块连接。托盘装载能力检测终端安装有2个指示灯，分别用于供电显示和状态显示，根据状态显示指示灯不同的闪烁频率表示不同的工作状态。托盘装载能力检测终端中的光电开关安装在托盘输送设备，通过电缆连接至io模块。当托盘通过检测区域时，遮挡光电开关，光电开关动作，并触发控制模块采集3d相机数据。
44.托盘装载能力检测终端中的控制模块接收到3d相机采集到的数据后，先转换为检测区域的深度图像，再通过深度图像处理算法获取仅包含托盘和货物部分的深度区域；根据截取到的区域，判断本托盘货物是否超宽超高，如果是，则通过数据接口或io模块给出报警信息，提示外部系统异常处理，同时通过指示灯提示操作人员；如果没有超宽超高，将截取到的区域按设定参数划分成6*5的网格区域，计算每个网格区域的深度最大值，通过安装时的标定数据将每个网格深度值以托盘上表面所在平面进行标准化，从而得到货物装载能力网格化检测数据，如图3所示，检测数据包括托盘id、长度方向网格数量、宽度方向网格数量、每个网格最大高度。托盘装载能力检测终端中的深度图像处理算法包含以下步骤：图像滤波；基于线性插值的空洞填充；立体投影；感兴趣区域截取；深度阈值分割。
45.如图4所示，入库货物扫描终端包括3d传感器、控制模块、电源、io模块、指示灯和光电开关。入库货物扫描终端安装在待入库货物扫描站台处，完成以下功能：当有货物需要入库时，检测待入库货物外形，根据网格参数生成网格化货物模型数据，将模型数据与货物id进行绑定，发送至数据管理服务器。其中货物id可以通过自身配置的读取器读取，如rfid读码器、条码读码器等，也可以通过数据接口接收。
46.在实施例中，入库货物扫描终端安装时以托盘上表面所在平面为基准对3d相机进行校准和标定。入库货物扫描终端中的3d传感器采用基于双目立体视觉原理的3d相机，采用usb3.0接口与控制模块相连接；但不局限于3d相机，激光轮廓扫描器等可以获取三维数据的传感器，用于获取检测区域的深度或点云数据。入库货物扫描终端中的id读取器可以采用但不局限于读码器，rfid读取器等可以读取身份信息的传感器，用于读取货物的身份id。
47.入库货物扫描终端中的控制模块采用基于arm的嵌入式控制器模组实现，外部数据接口通过以太网实现，用于深度或点云数据处理并生成网格化货物模型数据，同时提供数据接口。入库货物扫描终端中的io模块具有4路输入和4路输出，通过rs485接口与控制模
块连接。入库货物扫描终端安装有2个指示灯，分别用于供电显示和状态显示，根据状态显示指示灯不同的闪烁频率表示不同的工作状态。入库货物扫描终端中的光电开关安装在托盘输送设备，通过电缆连接至io模块。当托盘通过检测区域时，遮挡光电开关，光电开关动作，并触发控制模块采集3d相机数据。
48.入库货物扫描终端中的控制模块接收到3d传感器采集到的数据后，先转换为检测区域的深度图像，再通过深度图像处理算法获取仅包含货物部分的深度区域，将截取到的区域按设定的网格参数划分成若干个区域，计算每个区域的深度最大值，从而得到网格化货物模型数据，如图5所示，包括货物id、每个网格最大高度。将检测数据通过数据接口发送到数据管理服务器。入库货物扫描终端中的深度图像处理算法包含以下步骤：图像滤波；基于线性插值的空洞填充；立体投影；感兴趣区域截取；深度阈值分割。
49.数据管理服务器可以根据需要安装在中控室或现场，也可以软件模块的形式集成在外部系统中，连接托盘装载能力检测终端、入库货物扫描终端和外部系统。主要完成以下功能：托盘入库前，可以接收入库站台号及托盘身份id，并发送到相应托盘装载能力检测终端；托盘通过托盘装载能力检测终端后，接收检测数据，并将数据保存至数据库；货物需要入库时，接收入库货物扫描终端发送的网格化货物模型数据，在数据库中进行检索匹配，找到能够追加该货物的托盘编号，发送给外部系统。
50.如图6所示，在一个实施例中，数据管理服务器是一台计算机，安装在中控室内，包括管理模块、检索匹配模块、存储模块、人机界面和数据接口，管理模块分别连接检索匹配模块、存储模块、人机界面和数据接口。数据管理服务器通过以太网与外部系统即立体仓库调度系统连接。
51.在另一个实施例中，托盘身份id通过外部系统即立体仓库调度系统直接发送给相应站台的托盘装载能力检测终端，因此不需要数据管理服务器进行中转。
52.如图7所示，数据管理服务器进行检索匹配时，将获得的网格化货物模型数据与数据库中保存的已使用货位托盘装载能力检测数据逐一进行滑动叠加，如果可以成功叠加并且叠加后托盘上的货物不存在超宽、超高因素，则认为匹配检索成功，该货位托盘可以追加本件货物，输出相应的托盘号至外部系统，即立体仓库调度系统。
53.本发明还公开一种自动化立体仓库的托盘检测和匹配，包括以下工作步骤：
54.s1标定和参数设置：
55.s1.1系统安装完成后，以托盘上表面为基准，对托盘装载能力检测终端和入库货物扫描终端进行标定；
56.s1.2设置超高和超宽参数；
57.s1.3设置网格参数200*200mm。
58.s2托盘入库，如图8所示：
59.s2.1托盘进入托盘装载能力检测终端的检测区域前，外部系统即立体仓库调度系统发送待入库托盘身份id到相应站台的托盘装载能力检测终端；
60.s2.2托盘进入托盘装载能力检测终端的检测区域，光电开关触发，控制模块采集3d传感器数据，先转换为检测区域的深度图像，再通过深度图像处理算法获取深度图像中仅包含托盘和货物部分的深度区域；根据截取到的区域，判断本托盘货物是否超宽超高，如果是，则通过数据接口或io模块给出报警信息，提示外部系统异常处理，同时通过指示灯提
示操作人员；
61.s2.3如果没有超宽超高，将截取到的区域按设定参数划分成6*5的网格区域，计算每个网格区域的深度最大值，通过安装时的标定数据将每个网格深度值以托盘上表面所在平面进行标准化，从而得到货物装载能力网格化检测数据，将检测数据通过数据接口发送到数据管理服务器；
62.s2.4数据管理服务器收到检测数据后，将该数据保存至存储模块。
63.s3货物入库，如图9所示：
64.s3.1有新的获取需要入库时，将货物放在托盘上通过待入库货物扫描站台，进入入库货物扫描终端的检测区域，光电开关触发，通过控制模块采集3d传感器数据并读取货物身份id，先转换为检测区域的深度图像，再通过深度图像处理算法获取仅包含货物部分的深度区域，将截取到的区域按网格参数划分成若干个区域，计算每个区域的深度最大值，从而得到网格化货物模型数据，将检测数据通过数据接口发送到外数据管理服务器；
65.s3.2数据管理服务器收到网格化货物模型数据后，将获得的网格化货物模型数据与数据库中保存的已使用货位托盘装载能力检测数据逐一进行滑动叠加，如果可以成功叠加并且叠加后托盘上的货物不存在超宽、超高因素，则认为匹配检索成功，该货位托盘可以追加本件货物；
66.s3.3如果匹配检索成功，发送相应的托盘号至立体仓库调度系统，由立体仓库调度系统控制对应的托盘出库进行货物追加入库；如果失败，发送失败信息，由立体仓库调度系统控制启用新托盘。
67.以上所述实施例仅表达了本技术的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。